Download free for 30 days
Sign in
Upload
Language (EN)
Support
Business
Mobile
Social Media
Marketing
Technology
Art & Photos
Career
Design
Education
Presentations & Public Speaking
Government & Nonprofit
Healthcare
Internet
Law
Leadership & Management
Automotive
Engineering
Software
Recruiting & HR
Retail
Sales
Services
Science
Small Business & Entrepreneurship
Food
Environment
Economy & Finance
Data & Analytics
Investor Relations
Sports
Spiritual
News & Politics
Travel
Self Improvement
Real Estate
Entertainment & Humor
Health & Medicine
Devices & Hardware
Lifestyle
Change Language
Language
English
Español
Português
Français
Deutsche
Cancel
Save
Submit search
EN
SN
Uploaded by
Shuyo Nakatani
PDF, PPTX
10,935 views
ドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoR
Tokyo.R #55 の LT 資料です。 LT なので、これで因果推論がわかったりはしません。
Technology
◦
Read more
9
Save
Share
Embed
Embed presentation
Download
Download as PDF, PPTX
1
/ 16
2
/ 16
3
/ 16
4
/ 16
5
/ 16
6
/ 16
7
/ 16
8
/ 16
9
/ 16
10
/ 16
11
/ 16
12
/ 16
13
/ 16
14
/ 16
15
/ 16
16
/ 16
More Related Content
PPTX
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
by
Yoshitake Takebayashi
PPTX
ベイズ統計学の概論的紹介
by
Naoki Hayashi
PPTX
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
by
Ken'ichi Matsui
PDF
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
by
Yoshitake Takebayashi
PDF
星野「調査観察データの統計科学」第1&2章
by
Shuyo Nakatani
PDF
負の二項分布について
by
Hiroshi Shimizu
PDF
1 6.変数選択とAIC
by
logics-of-blue
PDF
2 2.尤度と最尤法
by
logics-of-blue
マルコフ連鎖モンテカルロ法 (2/3はベイズ推定の話)
by
Yoshitake Takebayashi
ベイズ統計学の概論的紹介
by
Naoki Hayashi
15分でわかる(範囲の)ベイズ統計学
by
Ken'ichi Matsui
第4回DARM勉強会 (構造方程式モデリング)
by
Yoshitake Takebayashi
星野「調査観察データの統計科学」第1&2章
by
Shuyo Nakatani
負の二項分布について
by
Hiroshi Shimizu
1 6.変数選択とAIC
by
logics-of-blue
2 2.尤度と最尤法
by
logics-of-blue
What's hot
PDF
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
by
Yuya Takashina
PDF
相互情報量を用いた独立性の検定
by
Joe Suzuki
DOCX
マハラノビス距離とユークリッド距離の違い
by
wada, kazumi
PDF
Rを用いたGIS
by
Mizutani Takayuki
PDF
傾向スコア:その概念とRによる実装
by
takehikoihayashi
PPTX
金融時系列のための深層t過程回帰モデル
by
Kei Nakagawa
PDF
一般化線形混合モデル isseing333
by
Issei Kurahashi
PPTX
マルチレベルモデル講習会 理論編
by
Hiroshi Shimizu
PDF
StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)
by
Hiroshi Shimizu
PDF
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
by
itoyan110
PPTX
GEE(一般化推定方程式)の理論
by
Koichiro Gibo
PDF
RでMplusがもっと便利にーmplusAutomationパッケージー #Hiroshimar05
by
Masaru Tokuoka
PDF
金融業界でよく使う統計学
by
Nagi Teramo
PPTX
StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章
by
Shushi Namba
PPTX
重回帰分析で交互作用効果
by
Makoto Hirakawa
PDF
2 3.GLMの基礎
by
logics-of-blue
PDF
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
by
logics-of-blue
PDF
MCMCと正規分布の推測
by
Gen Fujita
PDF
統計的因果推論勉強会 第1回
by
Hikaru GOTO
PDF
Prml11 4
by
正志 坪坂
グラフィカル Lasso を用いた異常検知
by
Yuya Takashina
相互情報量を用いた独立性の検定
by
Joe Suzuki
マハラノビス距離とユークリッド距離の違い
by
wada, kazumi
Rを用いたGIS
by
Mizutani Takayuki
傾向スコア:その概念とRによる実装
by
takehikoihayashi
金融時系列のための深層t過程回帰モデル
by
Kei Nakagawa
一般化線形混合モデル isseing333
by
Issei Kurahashi
マルチレベルモデル講習会 理論編
by
Hiroshi Shimizu
StanとRでベイズ統計モデリング読書会 導入編(1章~3章)
by
Hiroshi Shimizu
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
by
itoyan110
GEE(一般化推定方程式)の理論
by
Koichiro Gibo
RでMplusがもっと便利にーmplusAutomationパッケージー #Hiroshimar05
by
Masaru Tokuoka
金融業界でよく使う統計学
by
Nagi Teramo
StanとRでベイズ統計モデリング読書会(Osaka.stan) 第6章
by
Shushi Namba
重回帰分析で交互作用効果
by
Makoto Hirakawa
2 3.GLMの基礎
by
logics-of-blue
2 6.ゼロ切断・過剰モデル
by
logics-of-blue
MCMCと正規分布の推測
by
Gen Fujita
統計的因果推論勉強会 第1回
by
Hikaru GOTO
Prml11 4
by
正志 坪坂
More from Shuyo Nakatani
PDF
星野「調査観察データの統計科学」第3章
by
Shuyo Nakatani
PDF
ノンパラベイズ入門の入門
by
Shuyo Nakatani
PDF
言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo
by
Shuyo Nakatani
PDF
無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)
by
Shuyo Nakatani
PDF
Active Learning 入門
by
Shuyo Nakatani
PDF
画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15
by
Shuyo Nakatani
PDF
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
by
Shuyo Nakatani
PDF
猫に教えてもらうルベーグ可測
by
Shuyo Nakatani
PDF
Generative adversarial networks
by
Shuyo Nakatani
PDF
Zipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLP
by
Shuyo Nakatani
PDF
Short Text Language Detection with Infinity-Gram
by
Shuyo Nakatani
PDF
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
by
Shuyo Nakatani
PDF
ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...
by
Shuyo Nakatani
PDF
ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014
by
Shuyo Nakatani
PDF
RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR
by
Shuyo Nakatani
PDF
アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5
by
Shuyo Nakatani
PDF
Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)
by
Shuyo Nakatani
PDF
どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013
by
Shuyo Nakatani
PDF
人工知能と機械学習の違いって?
by
Shuyo Nakatani
PDF
[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...
by
Shuyo Nakatani
星野「調査観察データの統計科学」第3章
by
Shuyo Nakatani
ノンパラベイズ入門の入門
by
Shuyo Nakatani
言語処理するのに Python でいいの? #PyDataTokyo
by
Shuyo Nakatani
無限関係モデル (続・わかりやすいパターン認識 13章)
by
Shuyo Nakatani
Active Learning 入門
by
Shuyo Nakatani
画像をテキストで検索したい!(OpenAI CLIP) - VRC-LT #15
by
Shuyo Nakatani
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
by
Shuyo Nakatani
猫に教えてもらうルベーグ可測
by
Shuyo Nakatani
Generative adversarial networks
by
Shuyo Nakatani
Zipf? (ジップ則のひみつ?) #DSIRNLP
by
Shuyo Nakatani
Short Text Language Detection with Infinity-Gram
by
Shuyo Nakatani
[Yang, Downey and Boyd-Graber 2015] Efficient Methods for Incorporating Knowl...
by
Shuyo Nakatani
ACL2014 Reading: [Zhang+] "Kneser-Ney Smoothing on Expected Count" and [Pickh...
by
Shuyo Nakatani
ソーシャルメディアの多言語判定 #SoC2014
by
Shuyo Nakatani
RとStanでクラウドセットアップ時間を分析してみたら #TokyoR
by
Shuyo Nakatani
アラビア語とペルシャ語の見分け方 #DSIRNLP 5
by
Shuyo Nakatani
Memory Networks (End-to-End Memory Networks の Chainer 実装)
by
Shuyo Nakatani
どの言語でつぶやかれたのか、機械が知る方法 #WebDBf2013
by
Shuyo Nakatani
人工知能と機械学習の違いって?
by
Shuyo Nakatani
[Kim+ ICML2012] Dirichlet Process with Mixed Random Measures : A Nonparametri...
by
Shuyo Nakatani
Recently uploaded
PDF
2025→2026宙畑ゆく年くる年レポート_100社を超える企業アンケート総まとめ!!_企業まとめ_1229_3版
by
sorabatake
PDF
第21回 Gen AI 勉強会「NotebookLMで60ページ超の スライドを作成してみた」
by
嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
PDF
100年後の知財業界-生成AIスライドアドリブプレゼン イーパテントYouTube配信
by
e-Patent Co., Ltd.
PDF
さくらインターネットの今 法林リージョン:さくらのAIとか GPUとかイベントとか 〜2026年もバク進します!〜
by
法林浩之
PDF
Reiwa 7 IT Strategist Afternoon I Question-1 3C Analysis
by
akipii ogaoga
PDF
Reiwa 7 IT Strategist Afternoon I Question-1 Ansoff's Growth Vector
by
akipii ogaoga
PDF
Starlink Direct-to-Cell (D2C) 技術の概要と将来の展望
by
CRI Japan, Inc.
PDF
Drupal Recipes 解説 .
by
iPride Co., Ltd.
PPTX
ddevについて .
by
iPride Co., Ltd.
2025→2026宙畑ゆく年くる年レポート_100社を超える企業アンケート総まとめ!!_企業まとめ_1229_3版
by
sorabatake
第21回 Gen AI 勉強会「NotebookLMで60ページ超の スライドを作成してみた」
by
嶋 是一 (Yoshikazu SHIMA)
100年後の知財業界-生成AIスライドアドリブプレゼン イーパテントYouTube配信
by
e-Patent Co., Ltd.
さくらインターネットの今 法林リージョン:さくらのAIとか GPUとかイベントとか 〜2026年もバク進します!〜
by
法林浩之
Reiwa 7 IT Strategist Afternoon I Question-1 3C Analysis
by
akipii ogaoga
Reiwa 7 IT Strategist Afternoon I Question-1 Ansoff's Growth Vector
by
akipii ogaoga
Starlink Direct-to-Cell (D2C) 技術の概要と将来の展望
by
CRI Japan, Inc.
Drupal Recipes 解説 .
by
iPride Co., Ltd.
ddevについて .
by
iPride Co., Ltd.
ドラえもんでわかる統計的因果推論 #TokyoR
1.
ドラえもんでわかる 統計的因果推論 2016/7/30 #TokyoR @shuyo
2.
~したら~するだろうか • 営業の電話を入れたら、契約してくれるだろ うか • 回復アイテム値引きしたら、売上増えるだろ うか •
補習を受けたら、模試の合格判定Aに上がる だろうか • 毎日1キロ走ったら、5キロ痩せるだろうか
3.
因果関係 • 要因(~したら)を変化させたときに 結果(~するだろうか)が変わる(可能性がある) • わかるとウハウハ –
わかる方法はあるんだろうか?
4.
ここで問題です
5.
もんだい のび太くんが夏休みの補習を受けたら、 休み明けテストの点数が何点上がるか 確実に知る方法を示せ。 ただし、
6.
もんだい のび太くんが夏休みの補習を受けたら、 休み明けテストの点数が何点上がるか 確実に知る方法を示せ。 ただし、ドラえもんの道具を使っても よいとする
7.
考えてみた?
8.
回答例 • 補習をサボったのび太くんがテストを受 けた後、タイムマシンで夏休み前に戻っ て、のび太くんに補習を受けさせ、その 時のテストの点数と先のテストの点数を 比較する。 • その他の回答例:もしもボックスを使って、「もしもの び太くんが補習を受けたら」の点数を得る。
9.
因果効果 • のび太くんが補習を受けた世界線 – テストの点数
: 𝑦 のび太くん 1 • のび太くんが補習を受けなかった世界線 – テストの点数 : 𝑦 のび太くん 0 • 補習の因果効果 = 𝑦 のび太くん 1 − 𝑦 のび太くん 0
10.
補習を受けたら 点数が11点上がるから 受けた方がいいよ~
11.
と言えるのはドラえもんだけ
12.
のび太くんの夏休みは1回しかない ※異論は多数あり • のび太くんが補習を受けた世界線 – テストの点数
: 𝑦 のび太くん 1 • のび太くんが補習を受けなかった世界線 – テストの点数 : 𝑦 のび太くん 0 「補習受けたほうがいいよ」と 夏休み前にのび太くんを説得したい場合は その片方すら手に入らない 片方しか わからない
13.
ドラえもん抜きで解くには? のび太くんが夏休みの補習を受けたら、 休み明けテストの点数が何点上がるか 確実に知る方法を示せ。 ただし、ドラえもんはいない
14.
ドラえもん抜きで解くには? のび太くんが夏休みの補習を受けたら、 休み明けテストの点数が何点上がるか 確実に知る方法を示せ。 ただし、ドラえもんはいない のび太くんと同じ属性を持つ人 その期待値を
15.
いい本が出ているらしいよ(ステマ) 岩波データサイエンス vol.3 [特集]因果推論 –
実世界の データから因果を読む はじめての因果推論から ビジネス応用まで サポートページには R のサンプルへのリンクも! https://sites.google.com/s ite/iwanamidatascience/v ol-3/vol3-ingasuiron
16.
ありがとうございました~ vol.2 もよろしく!
Download